这不,今天,特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始团队成员 Andrej Karpathy 仅用 1000 行简洁的 C 代码,就完成了 GPT-2 大模型训练过程。 几个小时前,Andrej Karpathy 推出了一个名为 llm.c 的项目,旨在用纯 C 语言训练 LLM,这种方法的主要优势在于它显著减少了依赖库的体积——不再需要 245MB 的 PyTorch 和 ...
选择GPT-2作为起始点,是因为它是LLM领域的开山之作,首次以现代形式集成了LLM堆栈,并且其模型权重公开可得。项目源码位于GitHub仓库https://github.com/karpathy/llm.c,其中核心训练代码位于train_gpt2.c文件中 内存管理与层实现 内存分配与优化:llm.c在初始化阶段一次性为所有所需内存分配一个大的1D内存块(一维...
使用模型:最终,在训练得到一个满意的模型后,就可以使用模型来进行预测或其他目标。 在C 语言中实现一个深度学习模型可以使用一些开源的库,比如 DarkNet,TensorFlow C API,Caffe 等。你需要了解深度学习的基本原理和 C 语言的编程知识。以下是一个使用 TensorFlow C API 实现的简单的例子: #include<stdio.h>#inclu...
这个项目的亮点在于，它仅用约1000行简洁的C代码，就实现了在普通计算机处理器（CPU）上训练GPT-2模型的能力。而且，这份代码不仅可以立即编译运行，其训练结果也和PyTorch版本的GPT-2完全一致。之所以选择GPT-2作为起点，是因为它标志着大型语言模型发展史上的一个重要里程碑，是第一次以我们现在所熟悉的形式整合了...
前几天我们介绍了人工智能大神Andrej Karpathy最新项目llm.c:用1000行纯c代码实现GPT2训练,不用主流的庞大复杂大语言模型训练框架PyTorch Andrej Karpathy把llm.c开源在了github,并且广发英雄帖,号召全球黑客对llm.c的性能进行进行改进,现在项目迎来了不可思议的重大进展 ...
训练CRNN识别模型 crnn 训练 建议看原文, ctc可以看作一种对字符识别过程中,一整句话的自动切分。 CTC是看似和HMM有些联系,然后也采用DP来进行求解,将CTC结构图中<RNN输出,CTC层>单独拿出来,得到如下形式: 上图如CTC结构图, 最开始只能以(-)或者标签序列中第一个字符开始,即这里的t=1时,是{(-),(C)}...
4.训练模型 0. 前言 至于CRNN网络的细节这里就不再多言了,网上有很多关于crnn的介绍,这里直接讲一下代码的实现流程 1. 数据集准备 CRNN是识别文本的网络,所以我们首先需要构建数据集,使用26个小写字母以及0到9十个数字,一共有36个字符,从这36个字符中随机选择4到9个字符(这里要说明一下,网上很多关于crnn的训...
从百度云或GoogleDrive下载预训练模型。目前仅支持 C3D 的预训练模型。 3.2 配置数据集和预训练模型路径 在 中配置数据集和预训练模型路径 。 这一步仅修改上图红框内的路径内容即可。 3.3 修改 label.txt 文件 源码中 数据集包括 ...
更让人佩服的是,LLM.c 仅用约 1000 行干净的代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练。它可以立即编译并运行,并且与 PyTorch 参考实现完全匹配。 之所以选择 GPT-2 作为训练的起点,Andrej Karpathy 表示,是因为 GPT-2 是 LLM 的鼻祖,这也是大模型堆栈第一次以公认的现代形式组合在一起,并提供了模型权重。